大家好，又到了一年一次的大學(xué)課題選題階段的時間，很多人私信我，是否可以幫忙推薦一些matlab數(shù)字圖像處理方向的課題推薦，這邊給大家羅列一些比較好的課題。（有需要幫助的同學(xué)可見文章末尾名片v我。）

推薦選題一：基于MATLAB的人臉圖像考勤系統(tǒng)

背景：

課堂點名的作用為督促學(xué)生參與到課堂教學(xué)中，讓學(xué)生能夠更好學(xué)習(xí)相關(guān)知識。傳統(tǒng)的課堂教學(xué)采用課堂點名的方式，容易打亂教師的授課節(jié)奏。且存在替簽到的作假行為，無法客觀地反應(yīng)出勤率和授課老師歡迎度。基于對人臉識別技術(shù)開發(fā)現(xiàn)狀的研究和分析，本文利用圖像處理技術(shù)，研究基于人臉識別的考勤系統(tǒng)算法的設(shè)計，并編程實現(xiàn)該算法。

實現(xiàn)內(nèi)容：

輸入帶有人臉的全身照或者上半身圖，進行定位，識別，跟考勤系統(tǒng)結(jié)合起來。采集到人臉，識別是張三李四王五，并且統(tǒng)計打卡次數(shù)，時間，計算識別率，出勤折線圖等，老師進行一鍵考勤。同時，學(xué)習(xí)制作GUI界面，目前已經(jīng)購買相關(guān)書籍學(xué)習(xí)GUI界面制作。

用到的技術(shù)點

MATLAB語言，GUI設(shè)計與制作，人臉檢測技術(shù)，PCA主成分分析法，歐氏距離，數(shù)字圖像處理相關(guān)技術(shù)

初步計劃GUI界面：?

推薦選題二：基于MATLAB的道路標志定位檢測技術(shù)實現(xiàn)

1、背景

在疫情期間，京東公司出動了無人送貨機器人，該機器人可以實現(xiàn)自動送貨，這過程就需要用到道路標志識別的功能；又比如未來的無人機自動駕駛，導(dǎo)盲拐杖等，都需要用到道路交通標志識別的功能。

2、實現(xiàn)內(nèi)容

在我國，交通標志大體分為紅色禁令類，藍色指示類和黃色警示類。該系統(tǒng)為采集一張街景的圖片，進行交通標志的初步定位，去除干擾，精準定位交通標志目標，裁剪，分割，顯示，然后利用算法進行識別，以文字或者語音播報的方式輸出。帶有一個GUI可視化界面。

3、用到的技術(shù)點

MATLAB，圖像處理技術(shù)，顏色分割，形態(tài)學(xué)：腐蝕，膨脹，開運算，閉運算，圖像濾波，模板匹配，GUI界面設(shè)計

初步計劃GUI界面：?

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推薦選題三：基于MATLAB的汽車出入庫計時計費技術(shù)實現(xiàn)

1、背景

現(xiàn)在人們居住的生活小區(qū)，里面也配備有停車位。如不對車位進行有效的管理，勢必會讓所有人都把汽車開進該小區(qū)進行停車，勢必會導(dǎo)致小區(qū)管理混亂，更多堵得水泄不通。為了更好地管理小區(qū)汽車的停放問題，需引進汽車牌照管理系統(tǒng)。因此，本設(shè)計因應(yīng)而生。該設(shè)計利用MATLAB編程知識，完成一套屬于自己的汽車停車計時計費管理系統(tǒng)。

2、實現(xiàn)內(nèi)容

圖像采集：借助攝像機等拍攝設(shè)備采集。

車牌預(yù)處理：本部分主要進行車牌的灰度化，圖像去噪，邊緣檢測，形態(tài)學(xué)開閉運算。

車牌定位：考慮到我國小汽車基本是藍底白字，藍色車牌在整張圖像中，是屬于比較明顯的一個色塊。因為車牌定位采用基于顏色的方法進行處理。統(tǒng)計藍色的像素點，記錄藍色區(qū)域突變的四個角坐標，進行切割即可。

字符分割：考慮到車牌的7個字符屬于相互獨立，不黏連，因此采用連通域法進行字符分割，即如兩個字體不黏連，則切割成一個字符。

車牌識別：本課題采用模板匹配的方法。將切割到的字符與字符庫里面的字符進行一一對比，利用做差法，像素值相差最少的字符即為目標字符。

計時計費：車牌識別，分入庫和出庫兩個階段，在入庫和出庫的時候，分別記錄北京時間，前后時間相減，即為停車時長，按照收費標準，計算停車費用。

管理員模塊：查詢車輛出入庫情況，以及定義空余車位數(shù)；

車主模塊：當(dāng)車位為0的時候，不可停車。以及車輛入庫車庫的識別。

3、用到的技術(shù)

MATLAB語言，邊緣檢測，形態(tài)學(xué)定位，圖像濾波，幾何定位，連通域分割，灰度積分投影，模板匹配，GUI設(shè)計

計劃GUI操作界面布局：?

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推薦選題四：基于MATLAB的疲勞駕駛檢測系統(tǒng)

1、背景

目前，疲勞狀態(tài)監(jiān)測主要通過其自身信息監(jiān)測及主觀行為監(jiān)測實現(xiàn)。比如，通過腦電、心電等生理信號的測量進行人員信息監(jiān)測；對車輛速度、檔位等行車狀態(tài)的主觀行為監(jiān)測。上述監(jiān)測存在需要接觸測量或測量信息不可靠等缺點，在監(jiān)測方法、儀器、成本等方面具有一定的局限性。同時，在不對駕駛行為進行干擾影響，能及時監(jiān)測駕駛員生理特征等條件下，監(jiān)測方法應(yīng)具有非接觸、實時、全天候等特點。考慮上述諸多因素，本文擬使用MATLAB，采用圖像識別技術(shù)，對駕駛?cè)藸顟B(tài)進行監(jiān)測。

2、實現(xiàn)內(nèi)容

（1）使用MATLB設(shè)計基于圖像識別的駕駛?cè)藸顟B(tài)監(jiān)測系統(tǒng)（以下簡稱狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)）。

（2）利用灰度積分投影技術(shù)進行眼部特征提取，使用PERCLOS進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，根據(jù)閾值判斷疲勞狀態(tài)，實現(xiàn)系統(tǒng)功能。

（3）監(jiān)測系統(tǒng)在圖形用戶界面流暢運行，自動進行圖像處理、數(shù)據(jù)分析及結(jié)果輸出，同時對疲勞狀態(tài)有提醒機制。

3、技術(shù)點

MATLAB，GUI界面，灰度積分投影，人臉膚色定位，perclos定理

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推薦選題五：基于MATLAB的圖像去霧系統(tǒng)

1、背景

霧是一種常見的自然現(xiàn)象，它會使大氣的能見度降低，景物圖像發(fā)生退化，在霧天拍攝的圖像內(nèi)容模糊，對比度下降，這將會嚴重影響戶外圖像采集與處理，使工作無法正常進行。因此，對這種自然現(xiàn)象引起的圖像質(zhì)量下降展開圖像信號處理與研究具有普遍意義。

另一方面，由于計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展，計算機技術(shù)的運算速度越來越快，圖像處理系統(tǒng)的價格日益下降，隨著計算機視覺與圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，戶外視覺系統(tǒng)的研究與應(yīng)用也在飛速增長。從而圖像處理技術(shù)得以廣泛用于科學(xué)和工程領(lǐng)域，為了保證視覺系統(tǒng)全天候正常工作，就必須使系統(tǒng)適應(yīng)各種天氣狀況，而霧天圖像對比度和顏色的會發(fā)生退化，導(dǎo)致這些系統(tǒng)無法正常工作。

因此，利用Matlab軟件研究如何對塵霧等惡劣天氣下獲得退化圖像進行有效的處理，對大氣退化圖像的復(fù)原，和景物細節(jié)信息的增強有著非常重要的現(xiàn)實意義。

2、實現(xiàn)目標

本文就數(shù)字圖像的去霧算法研究主要介紹了三種方法，分別為：全局直方圖均衡算法，局部直方圖均衡算法和Retinex算法的“中心思想”以及實現(xiàn)方法、適用范圍。除此之外還設(shè)計了簡單的GUI界面，GUI界面可以使三種算法達到的效果對比更條理清楚，更直觀的體現(xiàn)出三種算法的特點以及優(yōu)劣。最后將三種算法程序融入到整個系統(tǒng)中，經(jīng)過優(yōu)化，調(diào)試程序以達到最佳效果。確保數(shù)據(jù)采集準確快速且運行穩(wěn)定。最后總結(jié)了三種方法所實現(xiàn)的去霧效果、優(yōu)缺點。

3、用到的技術(shù)點

圖像增強，直方圖均衡化，retinex算法，灰度圖，GUI界面，MATLAB語言

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題目6：基于MATLAB的答題卡自動閱卷記分系統(tǒng)

實現(xiàn)內(nèi)容：在現(xiàn)代教育事業(yè)的飛速發(fā)展中，考試已經(jīng)成為現(xiàn)代教育事業(yè)中最公平的方式方法，而且也是衡量教與學(xué)的首要方法。通過考試成績的好與壞，老師和家長可以分析出學(xué)生掌握的知識多少和學(xué)習(xí)情況。從而老師可以了解到自己教學(xué)中的不足來改進教學(xué)的方式方法，提高教學(xué)的水平。學(xué)生也可以通過考試了解到自身學(xué)習(xí)的不足，從而有針對性的進行學(xué)習(xí)。由于考試具有一定的特殊性，而且考試必須要公平公正，當(dāng)然其中最重要的就是閱卷的準確性。考生做好了題，這時就需要改卷老師閱卷的準確性，這樣才能更準確的給考生真實的分數(shù)。傳統(tǒng)的閱卷方式為流水線的手工作業(yè)方式。這樣的方式存在很多的問題，因為很容易受到閱卷者的主觀因素的影響，從而產(chǎn)生一定的偏差。所以很多人就討論如何將人為的因素降低到最低，來確保考生的考試成績的公平公正和準確。隨著考試題型的多樣化，特別是選擇題在考試中所占據(jù)的比重越來越多，比如說像英語考試、公務(wù)員考試、企業(yè)的心理測試等，都是以選擇題為主。由于選擇題不具有主觀性，所以為了閱卷的方便與準確，人們開始研究如何使用計算機來代替人工進行閱卷。最終出現(xiàn)了基于計算機的答題卡自動閱卷系統(tǒng)。

題目7： 基于MATLAB的視頻行為檢測識別

課題描述：

目前的視頻監(jiān)控，基本是被動式監(jiān)控，即只能觀看過程，無法對過程中某種行為等進行監(jiān)控，識別，和預(yù)警等等。這種方式的監(jiān)控往往耗時耗力，浪費巨大的人力成本，以及有時候錯過一些細節(jié)部分。而這時候的主動監(jiān)控，即將某種算法植入進監(jiān)控里面，做到可以對視頻里面的運動目標進行監(jiān)控，并且框定運動目標，識別出其行為。如對于空巢老人，可以對場景內(nèi)的人進行監(jiān)控，當(dāng)發(fā)生摔倒等行為時候可以進行報警，將信息發(fā)送給相關(guān)人員即可采集緊急措施；如對于校園內(nèi)打架斗毆行為進行監(jiān)控，將情況信息發(fā)送給執(zhí)勤人員，即可避免一些不必要的爭端和沖突等等。

創(chuàng)新點：傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控是被動式的，只能依靠人工肉眼進行不停歇的盯著，費時費力，人工成本高，且容易忽視某些細節(jié)，造成損失。該設(shè)計屬于主動式監(jiān)控，對影響里面的運動目標進行檢測，識別，輸出，進而做出相應(yīng)的措施。

題目8：基于MATLAB的垃圾漂浮物檢測定位技術(shù)實現(xiàn)

實現(xiàn)內(nèi)容：既要金山銀山，又要大好河山。國家很重視環(huán)境的整治，其中一些湖泊，河道經(jīng)常會有一些漂浮物垃圾，如礦泉水瓶子，落葉，塑料袋，落花殘留物等等，傳統(tǒng)打撈作業(yè)中，只能依靠人工通過肉眼觀察的方式，這種方法效率低下，人工成本極高，且打撈不徹底。如果有一套安裝在打撈船上的探頭，在后臺監(jiān)控里面嵌入一套算法，可以實現(xiàn)探頭拍照后，進行目標區(qū)域的初步定位，干擾區(qū)域的去除，實現(xiàn)精準目標定位，分割，訓(xùn)練，識別，檢測出輸入何種漂浮物，如裹脅，廢紙，落葉，塑料瓶等等，從而由抓手分揀到不同垃圾箱，以重復(fù)資源的利用，這將符合國家垃圾分類，資源重復(fù)利用的大好政策，是一件利國利民的事情。

題目9：基于MATLAB的模擬信號調(diào)制與解調(diào)系統(tǒng)

——之作一個GUI界面，實現(xiàn)AM調(diào)幅，FM調(diào)頻，SSB單邊帶信號與DSB雙邊帶信號的調(diào)制、解調(diào)，實現(xiàn)信號的傳輸，解密，復(fù)原；

題目10：基于MATLAB的瓶蓋生產(chǎn)日期檢測技術(shù)實現(xiàn)

實現(xiàn)內(nèi)容：病從口入，食品安全大于天。現(xiàn)在食品中，以飲料為例，都會在瓶蓋標注生產(chǎn)日期。在食品加工廠或者質(zhì)量檢測廠進行日期檢測的時候，往往依靠人工的方法進行檢測，這種方法往往效率低下，且容易出錯。如果有一套算法，進行圖片采集，去除干擾，目標定位，字符切割，字符識別，跟設(shè)定的生產(chǎn)日期進行對比，如果過期則顯示預(yù)警，從而剔除該過期產(chǎn)品。

題目11：基于MATLAB的人機對話通信系統(tǒng)

——GUI界面上，可以輸出某個特定單詞，讓MATLAB作為機器進行識別，當(dāng)識別為特定指令的時候，MATLAB做出相對應(yīng)的操作，比如播放音樂，或者打開一個提示窗口等，做到人機交互。這在現(xiàn)實中，進行人機交互隨處可見，如語音遙控，機器人等等。

題目12：基于MATLAB的二代居民身份證號碼識別系統(tǒng)

實現(xiàn)內(nèi)容：居民身份證無處不用，該設(shè)計設(shè)計一個GUI可視化界面，輸入身份證圖片，去除無效非數(shù)字區(qū)域，提取數(shù)字區(qū)域，進行精準定位，分割字符，識別。將得到的結(jié)果和既定的號碼，如犯罪嫌疑人，在逃人員等身份證號碼對比，一旦比對相同，即可進行語音報警。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的2022/2023届-Matlab数字图像处理—选题推荐的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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